svm算法手写matlab代码MNIST数据库分类 介绍 图像分类和识别是一项重要的机器学习任务，可用于多种应用程序。 特征工程是图像分类算法的基本步骤。 我们的第二个项目为图像的理解和分类提出了一项新功能。 基于图上的扩散理论，我们从图中提取了一个时间序列作为新的图像特征。 该功能对于图像的旋转/缩放/变异具有鲁棒性。 我们使用K近邻（knn），逻辑回归和SVM在MINIST（MNIST：手写数字数据库，标准的图像检索/分类基准）中对图像进行分类，以测试新功能的性能。 与没有新特征的结果相比，具有我们提出的特征和图像其他关键特征的组合的分类错误率降低了5.4％。 在ICIP上发表了两篇论文，分别于2014年和2016年发表。 Github ：。 关于数据库：MNIST是一个手写数字数据库，可从该网站获得。 它包含一个训练组，包含60,000张图像和一个测试组，包含10,000张图像。 该数据集的一个特性是，所有图像都是具有标准大小和对比度的手写数字，这已经非常“相似”了。 任务： 比较热量含量特征和其他块状相似大小的低层特征的分类错误率，包括（1）强度直方图，（2）强度矩，（3）Ga

1.拍四张不同方位的标准照片，falg 0 1 2 3。 2.选择了多层感知机分类器。 4.图片预处理（crop，sobel、emphasize），选取合适点的特征表征（这步比较关键，特征的选取根据图片来分析，分类结果好坏取决决于此） 5.四张照片训练模型得到模型句柄信息。 6.读取模型，映射分类。`

葡萄病害是造成葡萄严重减产的主要因素。所以发展是当务之急 葡萄叶片病害的自动识别方法。深度学习技术 最近在各种计算机视觉问题上取得了令人印象深刻的成就 启发我们将其应用到葡萄病害的鉴定工作中。提出了一种基于集成方法的联合卷积神经网络（CNNs）结构。建议的CNNs体系结构，即UnitedModel，旨在区分 葡萄常见病叶黑腐病和健康的叶子。多个cnn的组合使得提议的UnitedModel能够提取互补的鉴别特征。从而增强了UnitedModel的代表性。UnitedModel已在hold-out PlantVillage数据集上进行了评估，并与几种最新的CNN模型进行了比较。这个论文实验结果表明，UnitedModel在各种评价指标上都取得了最好的性能。UnitedModel的平均验证精度为99.17%，测试准确率98.57%，可作为决策支持工具帮助农民识别葡萄病害。

基于C++与OpenCV，利用多线程开发技术，实现图像分割、图像分类、文件重命名以及文件过滤等功能，根据CPU支持线程数量进行并发计算。

图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述。

基于SVM，利用labview实现肠癌图像的分类，附加了图像的数据和一张肠癌图像供大家参考

本代码是hog+svm分类实例，对于新手入门图像处理是个很好的实例，要运行本代码，需在代码同一级目录下建pos和neg文件夹，还有网上找几张图片，就可以运行了。还有更改一下路径就可以了。

基于keras的ResNet-50实现，可以结合文章https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/106314320了解网络原理和实现

利用vgg16进行的猫狗图像的分类，由于其在模型比普通的cnn的层更加复杂，所以分类效果较优。同时可根据结果添加dropout层避免出现的过拟合现象。训练和测试图像较大没有放上来，可私聊/评论后发送。

Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。 对于没有标记数据的目标任务，域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移，即对齐源域和目标域的全局分布，而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间的关系，在没有捕捉到细粒度信息的情况下导致迁移学习效果不佳。近年来，越来越多的研究者开始关注子域自适应问题，重点是准确地对齐相关子域的分布。然而，它们大多包含多个损失函数且收敛缓慢的对抗性方法。在此基础上，我们提出了一种深度子域自适应